報酬付きマルコフ過程による遺伝的アルゴリズムの基礎的な解析
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概要
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遺伝的アルゴリズム (GA) はマルコフ過程とみなせることが知られている. 本論文では, マルコフ過程の拡張である報酬付きマルコフ過程を用いたGAの解析法を提案する. 報酬付きマルコフ過程では, 系が状態推移に応じて何らかの報酬を受け取るが, 状態推移によるGAモデルの適応度の変化を報酬とみなすことで適応度推移の期待値を閉じた形で求めることができる. 本論文では基礎的なモデルについて実際に期待最大適応度・期待平均適応度を導出し, 本手法の有効性を確認する. また, その結果に基づいて, 最大適応度と平均適応度の性質の違いや ,突然変異率の最適値に関する考察を行う. 更に, 従来の解析との違いについて論じ, シミュレーションとの併用や近似の導入による大規模モデルへの拡張法を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-02-25
著者
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